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    <meta charset="UTF-8">
    <title>python常用库信息</title>

</head>
<body>
<p><h1>-------------以下内容来自于网络------------------------</h1></p>
<p><h2>用于 DevOps 的软件和库。</h2></p>
<p>Ansible – 一个非常简单的 IT 自动化平台。</p>
<p>SaltStack – 基础设施自动化和管理系统。</p>
<p>OpenStack – 用于构建私有和公有云的开源软件。</p>
<p>Docker Compose – 快速，分离的开发环境，使用 Docker。</p>
<p>Fabric – 一个简单的，Python 风格的工具，用来进行远程执行和部署。</p>
<p>cuisine – 为 Fabric 提供一系列高级函数。</p>
<p>Fabtools – 一个用来编写超赞的 Fabric 文件的工具。</p>
<p>gitapi – Git 的纯 Python API。</p>
<p>hgapi – Mercurial 的纯 Python API。</p>
<p>honcho – Foreman的 Python 克隆版，用来管理基于Procfile的应用。</p>
<p>pexpect – Controlling interactive programs in a pseudo-terminal like 在一个伪终端中控制交互程序，就像 GNU expect 一样。</p>
<p>psutil – 一个跨平台进程和系统工具模块</p>
<p>supervisor – UNIX 的进程控制系统。</p>
<p>-------------------------------------</p>
<p><h2>任务调度库</h2></p>

<p>APScheduler – 轻巧但强大的进程内任务调度，使你可以调度函数。</p>
<p>django-schedule – 一个 Django 排程应用。</p>
<p>doit – 一个任务执行和构建工具。</p>
<p>gunnery – 分布式系统使用的多用途任务执行工具 ，具有 web 交互界面。</p>
<p>Joblib – 一组为 Python 提供轻量级作业流水线的工具。</p>
<p>Plan – 如有神助地编写 crontab 文件。</p>
<p>schedule – 人性化的 Python 任务调度库。</p>
<p>Spiff – 使用纯 Python 实现的强大的工作流引擎。</p>
<p>TaskFlow – 一个可以让你方便执行任务的 Python 库，一致并且可靠。</p>
<p>-------------------------------------</p>

<p><h2>让 Python 更快的库</h2></p>
<p>Cython – 优化的 Python 静态编译器。使用类型混合使 Python 编译成 C 或 C++ 模块来获得性能的极大提升。</p>
<p>PeachPy – 嵌入 Python 的 x86-64 汇编器。可以被用作 Python 内联的汇编器或者是独立的汇编器，用于 Windows, Linux, OS X, Native Client 或者 Go 。</p>
<p>PyPy – 使用 Python 实现的 Python。解释器使用黑魔法加快 Python 运行速度且不需要加入额外的类型信息。</p>
<p>Pyston – 使用 LLVM 和现代 JIT 技术构建的 Python 实现，目标是为了获得很好的性能。</p>
<p>Stackless Python – 一个强化版的 Python。</p>
<p>-------------------------------------</p>
<p><h2>机器学习库。 参见: awesome-machine-learning.Crab – 灵活、快速的推荐引擎</h2></p>

<p>gensim – 人性化的话题建模库。</p>
<p>hebel – GPU 加速的深度学习库。</p>
<p>NuPIC – 智能计算 Numenta 平台。</p>
<p>pattern – Python 网络挖掘模块。</p>
<p>PyBrain – 另一个 Python 机器学习库。</p>
<p>Pylearn2 – 一个基于 Theano 的机器学习库。</p>
<p>python-recsys – 一个用来实现推荐系统的 Python 库。</p>
<p>scikit-learn – 基于 SciPy 构建的机器学习 Python 模块。</p>
<p>pydeep – Python 深度学习库。</p>
<p>vowpalporpoise – 轻量级 Vowpal Wabbit 的 Python 封装。</p>
<p>skflow – 一个 TensorFlow 的简化接口(模仿 scikit-learn)。</p>
<p>-------------------------------------</p>
<p>计算机视觉库。</p>
<p></p>
<p>OpenCV – 开源计算机视觉库。</p>
<p>SimpleCV – 一个用来创建计算机视觉应用的开源框架。</p>
<p>-------------------------------------</p>
<p>数据可视化进行数据可视化的库。</p>
<p>参见: awesome-javascript。</p>
<p>matplotlib – 一个 Python 2D 绘图库。</p>
<p>bokeh – 用 Python 进行交互式 web 绘图。</p>
<p>ggplot – ggplot2 给 R 提供的 API 的 Python 版本。</p>
<p>plotly – 协同 Python 和 matplotlib 工作的 web 绘图库。</p>
<p>pygal – 一个 Python SVG 图表创建工具。</p>
<p>pygraphviz – Graphviz 的 Python 接口。</p>
<p>PyQtGraph – 交互式实时2D/3D/图像绘制及科学/工程学组件。</p>
<p>SnakeViz – 一个基于浏览器的 Python’s cProfile 模块输出结果查看工具。</p>
<p>vincent – 把 Python 转换为 Vega 语法的转换工具。</p>
<p>VisPy – 基于 OpenGL 的高性能科学可视化工具。</p>
<p></p>
<p>-------------------------------------</p>
<p>用来进行科学计算和数据分析的库。</p>
<p>astropy – 一个天文学 Python 库。</p>
<p>bcbio-nextgen – 这个工具箱为全自动高通量测序分析提供符合最佳实践的处理流程。</p>
<p>bccb – 生物分析相关代码集合 Biopython – Biopython 是一组可以免费使用的用来进行生物计算的工具。</p>
<p>blaze – NumPy 和 Pandas 的大数据接口。</p>
<p>cclib – 一个用来解析和解释计算化学软件包输出结果的库。</p>
<p>NetworkX – 一个为复杂网络设计的高性能软件。</p>
<p>Neupy – 执行和测试各种不同的人工神经网络算法。</p>
<p>Numba – Python JIT (just in time) 编译器，针对科学用的 Python ，由Cython 和 NumPy 的开发者开发。 N</p>
<p>umPy – 使用 Python 进行科学计算的基础包。 Open Babel – 一个化学工具箱，用来描述多种化学数据。</p>
<p>Open Mining – 使用 Python 挖掘商业情报 (BI) (Pandas web 接口)。</p>
<p>orange – 通过可视化编程或 Python 脚本进行数据挖掘，数据可视化，分析和机器学习。</p>
<p>Pandas – 提供高性能，易用的数据结构和数据分析工具。</p>
<p>PyDy – PyDy 是 Python Dynamics 的缩写，用来为动力学运动建模工作流程提供帮助， 基于 NumPy, SciPy, IPython 和 matplotlib。 PyMC – 马尔科夫链蒙特卡洛采样工具。</p>
<p>RDKit – 化学信息学和机器学习软件。</p>
<p>SciPy – 由一些基于 Python ，用于数学，科学和工程的开源软件构成的生态系统。</p>
<p>statsmodels – 统计建模和计量经济学。</p>
<p>SymPy – 一个用于符号数学的 Python 库。</p>
<p>zipline – 一个 Python 算法交易库。</p>
<p>-------------------------------------</p>
<p>测试框架</p>
<p>unittest – (Python 标准库) 单元测试框架。</p>
<p>nose – nose 扩展了 unittest 的功能。</p>
<p>contexts – 一个 Python 3.3+ 的 BDD 框架。受到C# – Machine.Specifications的启发。</p>
<p>hypothesis – Hypothesis 是一个基于先进的 Quickcheck 风格特性的测试库。</p>
<p>mamba – Python 的终极测试工具， 拥护BDD。</p>
<p>PyAutoGUI – PyAutoGUI 是一个人性化的跨平台 GUI 自动测试模块。</p>
<p>pyshould- Should 风格的断言，基于 PyHamcrest。</p>
<p>pytest- 一个成熟的全功能 Python 测试工具。</p>
<p>green- 干净，多彩的测试工具。</p>
<p>pyvows- BDD 风格的测试工具，受Vows.js的启发。</p>
<p>Robot Framework – 一个通用的自动化测试框架。</p>
<p></p>
<p>Web 测试</p>
<p>Selenium – Selenium WebDriver 的 Python 绑定。</p>
<p>locust – 使用 Python 编写的，可扩展的用户加载测试工具。</p>
<p>sixpack – 一个和语言无关的 A/B 测试框架。</p>
<p>splinter – 开源的 web 应用测试工具。</p>
<p>Mock测试</p>
<p>mock – (Python 标准库) 一个用于伪造测试的库。</p>
<p>doublex – Python 的一个功能强大的 doubles 测试框架。</p>
<p>freezegun – 通过伪造日期模块来生成不同的时间。</p>
<p>httmock – 针对 Python 2.6+ 和 3.2+ 生成 伪造请求的库。</p>
<p>httpretty – Python 的 HTTP 请求 mock 工具。</p>
<p>responses – 伪造 Python 中的 requests 库的一个通用库。</p>
<p>VCR.py – 在你的测试中记录和重放 HTTP 交互。</p>
<p></p>
<p></p>
<p>-------------------------------------</p>
<p>超赞的游戏开发库。</p>
<p>Cocos2d – cocos2d 是一个用来开发 2D 游戏， 示例和其他图形/交互应用的框架。基于 pyglet。</p>
<p>Panda3D – 由迪士尼开发的 3D 游戏引擎，并由卡内基梅陇娱乐技术中心负责维护。使用C++编写, 针对 Python 进行了完全的封装。</p>
<p>Pygame – Pygame 是一组 Python 模块，用来编写游戏。</p>
<p>PyOgre – Ogre 3D 渲染引擎的 Python 绑定，可以用来开发游戏和仿真程序等任何 3D 应用。</p>
<p>PyOpenGL – OpenGL 的 Python 绑定及其相关 APIs。</p>
<p>PySDL2 – SDL2 库的封装，基于 ctypes。</p>
<p>RenPy – 一个视觉小说（visual novel）引擎。</p>
<p>-------------------------------------</p>
<p>用来创建图形用户界面程序的库。</p>
<p>curses – 内建的 ncurses 封装，用来创建终端图形用户界面。</p>
<p>enaml – 使用类似 QML 的Declaratic语法来创建美观的用户界面。</p>
<p>kivy – 一个用来创建自然用户交互（NUI）应用程序的库，可以运行在 Windows, Linux, Mac OS X, Android 以及 iOS平台上。</p>
<p>pyglet – 一个Python 的跨平台窗口及多媒体库。</p>
<p>PyQt – 跨平台用户界面框架 Qt 的 Python 绑定 ，支持Qt v4 和 Qt v5。</p>
<p>PySide – P跨平台用户界面框架 Qt 的 Python 绑定 ，支持Qt v4。</p>
<p>Tkinter – Tkinter 是 Python GUI 的一个事实标准库。</p>
<p>Toga – 一个 Python 原生的, 操作系统原生的 GUI 工具包。</p>
<p>urwid – 一个用来创建终端 GUI 应用的库，支持组件，事件和丰富的色彩等。</p>
<p>wxPython – wxPython 是 wxWidgets C++ 类库和 Python 语言混合的产物。</p>
<p>PyGObject – GLib/GObject/GIO/GTK+ (GTK+3) 的 Python 绑定 Flexx – Flexx 是一个纯 Python 语言编写的用来创建 GUI 程序的工具集，它使用 web 技术进行界面的展示。</p>
<p></p>
<p>-------------------------------------</p>
<p>密码学cryptography –</p>
<p> 这个软件包意在提供密码学基本内容和方法提供给 Python 开发者。</p>
<p> hashids – 在 Python 中实现 hashids 。</p>
<p> Paramiko – SSHv2 协议的 Python (2.6+, 3.3+) ，提供客户端和服务端的功能。 P</p>
<p> asslib – 安全密码存储／哈希库，</p>
<p> PyCrypto – Python 密码学工具箱。 P</p>
<p> yNacl – 网络和密码学(NaCl) 库的 Python 绑定。</p>
<p>-------------------------------------</p>
<p>爬取网络站点的库</p>
<p>Scrapy – 一个快速高级的屏幕爬取及网页采集框架。</p>
<p>cola – 一个分布式爬虫框架。 Demiurge – 基于PyQuery 的爬虫微型框架。</p>
<p>feedparser – 通用 feed 解析器。 Grab – 站点爬取框架。</p>
<p>MechanicalSoup – 用于自动和网络站点交互的 Python 库。</p>
<p>portia – Scrapy 可视化爬取。</p>
<p>pyspider – 一个强大的爬虫系统。</p>
<p>RoboBrowser – 一个简单的，Python 风格的库，用来浏览网站，而不需要一个独立安装的浏览器。</p>
<p>-------------------------------------</p>
<p>用于进行网页内容提取的库。</p>
<p>Haul – 一个可以扩展的图像爬取工具。</p>
<p>html2text – 将 HTML 转换为 Markdown 格式文本 lassie – 人性化的网页内容检索库。</p>
<p>micawber -一个小型网页内容提取库，用来从 URLs 提取富内容。</p>
<p>newspaper – 使用 Python 进行新闻提取，文章提取以及内容策展。</p>
<p>opengraph – 一个用来解析开放内容协议(Open Graph Protocol)的 Python模块。</p>
<p>python-goose – HTML内容/文章提取器。</p>
<p>python-readability- arc90 公司 readability 工具的 Python 高速端口 sanitize – 为杂乱的数据世界带来调理性。</p>
<p>sumy – 一个为文本文件和 HTML 页面进行自动摘要的模块。</p>
<p>textract – 从任何格式的文档中提取文本，Word，PowerPoint，PDFs 等等。</p>
<p>-------------------------------------</p>
<p>处理 HTML和XML的库。</p>
<p>BeautifulSoup – 以 Python 风格的方式来对 HTML 或 XML 进行迭代，搜索和修改。</p>
<p>bleach – 一个基于白名单的 HTML 清理和文本链接库。</p>
<p>cssutils – 一个 Python 的 CSS 库。</p>
<p>html5lib – 一个兼容标准的 HTML 文档和片段解析及序列化库。</p>
<p>lxml – 一个非常快速，简单易用，功能齐全的库，用来处理 HTML 和 XML。</p>
<p>MarkupSafe – 为Python 实现 XML/HTML/XHTML 标记安全字符串。</p>
<p>pyquery – 一个解析 HTML 的库，类似 jQuery。</p>
<p>untangle – 将XML文档转换为Python对象，使其可以方便的访问。</p>
<p>xhtml2pdf – HTML/CSS 转 PDF 工具。</p>
<p>xmltodict – 像处理 JSON 一样处理 XML。</p>
<p>-------------------------------------</p>
<p>用来发送和解析电子邮件的库。</p>
<p>django-celery-ses – 带有 AWS SES 和 Celery 的 Django email 后端。</p>
<p>envelopes – 供人类使用的电子邮件库。</p>
<p>flanker – 一个 email 地址和 Mime 解析库。</p>
<p>imbox – Python IMAP 库 inbox.py – Python SMTP 服务器。</p>
<p>inbox – 一个开源电子邮件工具箱。</p>
<p>lamson – Python 风格的 SMTP 应用服务器。</p>
<p>mailjet – Mailjet API 实现，用来提供批量发送邮件，统计等功能。</p>
<p>marrow.mailer – 高性能可扩展邮件分发框架。</p>
<p>modoboa – 一个邮件托管和管理平台，具有现代的、简约的 Web UI。</p>
<p>pyzmail – 创建，发送和解析电子邮件。</p>
<p>Talon – Mailgun 库，用来抽取信息和签名</p>
<p>-------------------------------------</p>
<p>实现验证方案的库。</p>
<p>OAuth Authomatic – 简单但是强大的框架，身份验证/授权客户端。</p>
<p>django-allauth – Django 的验证应用。</p>
<p>django-oauth-toolkit – 为 Django 用户准备的 OAuth2。</p>
<p>django-oauth2-provider – 为 Django 应用提供 OAuth2 接入。 F</p>
<p>lask-OAuthlib – OAuth 1.0/a, 2.0 客户端实现，供 Flask 使用。</p>
<p>OAuthLib – 一个 OAuth 请求-签名逻辑通用、 完整的实现。</p>
<p>python-oauth2 – 一个完全测试的抽象接口。用来创建 OAuth 客户端和服务端。</p>
<p>python-social-auth – 一个设置简单的社会化验证方式。</p>
<p>rauth – OAuth 1.0/a, 2.0, 和 Ofly 的 Python 库。</p>
<p>sanction – 一个超级简单的OAuth2 客户端实现。</p>
<p>-------------------------------------</p>
<p>用来开发RESTful APIs的库</p>
<p>Django django-rest-framework – 一个强大灵活的工具，用来构建 web API。</p>
<p>django-tastypie – 为Django 应用开发API。</p>
<p>django-formapi – 为 Django 的表单验证，创建 JSON APIs 。</p>
<p> Flask flask-api – 为 flask 开发的，可浏览 Web APIs 。</p>
<p> flask-restful – 为 flask 快速创建REST APIs 。</p>
<p> flask-restless – 为 SQLAlchemy 定义的数据库模型创建 RESTful APIs 。</p>
<p> flask-api-utils – 为 Flask 处理 API 表示和验证。</p>
<p> eve – REST API 框架，由 Flask, MongoDB 等驱动。</p>
<p> Pyramid cornice – 一个Pyramid 的 REST 框架 。</p>
<p> 与框架无关的 falcon – 一个用来建立云 API 和 web app 后端的噶性能框架。 s</p>
<p> andman – 为现存的数据库驱动系统自动创建 REST APIs 。</p>
<p> restless – 框架无关的 REST 框架 ，基于从 Tastypie 学到的知识。</p>
<p> ripozo – 快速创建 REST/HATEOAS/Hypermedia APIs。</p>
<p>-------------------------------------</p>
<p>用于电子商务以及支付的框架和库。</p>
<p>django-oscar – 一个用于 Django 的开源的电子商务框架。</p>
<p>django-shop – 一个基于 Django 的店铺系统。</p>
<p>Cartridge – 一个基于 Mezzanine 构建的购物车应用。</p>
<p>shoop – 一个基于 Django 的开源电子商务平台。</p>
<p>alipay – 非官方的 Python 支付宝 API。</p>
<p>merchant – 一个可以接收来自多种支付平台支付的 Django 应用。</p>
<p>money – 货币类库with optional CLDR-backed locale-aware formatting and an extensible currency exchange solution. python-currencies – 显示货币格式以及它的数值。</p>
<p>-------------------------------------</p>
<p>内容管理系统</p>
<p>django-cms – 一个开源的，企业级 CMS，基于 Django。</p>
<p>djedi-cms – 一个轻量级但却非常强大的 Django CMS ，考虑到了插件，内联编辑以及性能。</p>
<p>FeinCMS – 基于 Django 构建的最先进的内容管理系统之一。</p>
<p>Kotti – 一个高级的，Python 范的 web 应用框架，基于 Pyramid 构建。</p>
<p>Mezzanine – 一个强大的，持续的，灵活的内容管理平台。</p>
<p>Opps – 一个为杂志，报纸网站以及大流量门户网站设计的 CMS 平台，基于 Django。</p>
<p>Plone – 一个构建于开源应用服务器 Zope 之上的 CMS。</p>
<p>Quokka – 灵活，可扩展的小型 CMS，基于 Flask 和 MongoDB。</p>
<p>Wagtail – 一个 Django 内容管理系统。</p>
<p>Widgy – 最新的 CMS 框架，基于 Django。</p>
<p>-------------------------------------</p>
<p>全栈 web 框架。</p>
<p>Django – Python 界最流行的 web 框架。</p>
<p>awesome-django系列 Flask – 一个 Python 微型框架。</p>
<p>https://github.com/humiaozuzu/awesome-flask系列 Pyramid – 一个小巧，快速，接地气的开源Python web 框架。</p>
<p>awesome-pyramid系列 Bottle – 一个快速小巧，轻量级的 WSGI 微型 web 框架。</p>
<p>CherryPy – 一个极简的 Python web 框架，服从 HTTP/1.1 协议且具有WSGI 线程池。</p>
<p>TurboGears – 一个可以扩展为全栈解决方案的微型框架。</p>
<p>web.py – 一个 Python 的 web 框架，既简单，又强大。</p>
<p>web2py – 一个全栈 web 框架和平台，专注于简单易用。</p>
<p>Tornado – 一个web 框架和异步网络库。</p>
<p>-------------------------------------</p>
<p>关系型数据库</p>
<p>Django Models – Django 的一部分。</p>
<p>SQLAlchemy – Python SQL 工具以及对象关系映射工具。</p>
<p>awesome-sqlalchemy系列 Peewee – 一个小巧，富有表达力的 ORM。</p>
<p>PonyORM – 提供面向生成器的 SQL 接口的 ORM。</p>
<p>python-sql – 编写 Python 风格的 SQL 查询。</p>
<p>-------------------------------------</p>
<p>NoSQL 数据库</p>
<p>django-mongodb-engine – Django MongoDB 后端。</p>
<p>PynamoDB – Amazon DynamoDB 的一个 Python 风格接口。</p>
<p>flywheel – Amazon DynamoDB 的对象映射工具。</p>
<p>MongoEngine – 一个Python 对象文档映射工具，用于 MongoDB。</p>
<p>hot-redis – 为 Redis 提供 Python 丰富的数据类型。</p>
<p>redisco – 一个 Python 库，提供可以持续存在在 Redis 中的简单模型和容器</p>
<p></p>
<p>cassandra-python-driver – Cassandra 的 Python 驱动。</p>
<p>HappyBase – 一个为 Apache HBase 设计的，对开发者友好的库。</p>
<p>Plyvel – 一个快速且功能丰富的 LevelDB 的 Python 接口。</p>
<p>py2neo – Neo4j restful 接口的Python 封装客户端。</p>
<p>pycassa – Cassandra 的 Python Thrift 驱动。</p>
<p>PyMongo – MongoDB 的官方 Python 客户端。</p>
<p>redis-py – Redis 的 Python 客户端。</p>
<p>telephus – 基于 Twisted 的 Cassandra 客户端。</p>
<p>txRedis – 基于 Twisted 的 Redis 客户端。</p>
<p>-------------------------------------</p>
<p>用来处理人类语言的库。</p>
<p>NLTK – 一个先进的平台，用以构建处理人类语言数据的 Python 程序。</p>
<p>jieba – 中文分词工具。</p>
<p>langid.py – 独立的语言识别系统。</p>
<p>Pattern – Python 网络信息挖掘模块。</p>
<p>SnowNLP – 一个用来处理中文文本的库。</p>
<p>TextBlob – 为进行普通自然语言处理任务提供一致的 API。</p>
<p>TextGrocery – 一简单高效的短文本分类工具，基于 LibLinear 和 Jieba。 文档用以生成项目文档的库。</p>
<p>Sphinx – Python 文档生成器。</p>
<p>awesome-sphinxdoc MkDocs – 对 Markdown 友好的文档生成器。</p>
<p>pdoc – 一个可以替换Epydoc 的库，可以自动生成 Python 库的 API 文档。</p>
<p>Pycco – 文学编程（literate-programming）风格的文档生成器。 配置用来保存和解析配置的库。</p>
<p>config – logging 模块作者写的分级配置模块。</p>
<p>ConfigObj – INI 文件解析器，带验证功能。</p>
<p>ConfigParser – (Python 标准库) INI 文件解析器。</p>
<p>profig – 通过多种格式进行配置，具有数值转换功能。</p>
<p>python-decouple – 将设置和代码完全隔离。 命令行工具用于创建命令行程序的库。</p>
<p>-------------------------------------</p>
<p>命令行程序开发</p>
<p>cement – Python 的命令行程序框架。</p>
<p>click – 一个通过组合的方式来创建精美命令行界面的包。</p>
<p>cliff – 一个用于创建命令行程序的框架，可以创建具有多层命令的命令行程序。</p>
<p>clint – Python 命令行程序工具。</p>
<p>colorama – 跨平台彩色终端文本。</p>
<p>docopt – Python 风格的命令行参数解析器。</p>
<p>Gooey – 一条命令，将命令行程序变成一个 GUI 程序。</p>
<p>python-prompt-toolkit – 一个用于构建强大的交互式命令行程序的库。</p>
<p></p>
<p>-------------------------------------</p>
<p>生产力工具</p>
<p>aws-cli – Amazon Web Services 的通用命令行界面。</p>
<p>bashplotlib – 在终端中进行基本绘图。</p>
<p>caniusepython3 – 判断是哪个项目妨碍你你移植到 Python 3。</p>
<p>cookiecutter – 从 cookiecutters（项目模板）创建项目的一个命令行工具。</p>
<p>doitlive – 一个用来在终端中进行现场演示的工具。</p>
<p>howdoi – 通过命令行获取即时的编程问题解答。</p>
<p>httpie – 一个命令行HTTP 客户端，cURL 的替代品，易用性更好。</p>
<p>PathPicker – 从bash输出中选出文件。</p>
<p>percol – 向UNIX shell 传统管道概念中加入交互式选择功能。</p>
<p>SAWS – 一个加强版的 AWS 命令行。</p>
<p>thefuck – 修正你之前的命令行指令。</p>
<p>mycli – 一个 MySQL 命令行客户端，具有自动补全和语法高亮功能。</p>
<p>pgcli – Postgres 命令行工具，具有自动补全和语法高亮功能。 下载器用来进行下载的库.</p>
<p>s3cmd – 一个用来管理Amazon S3 和 CloudFront 的命令行工具。</p>
<p>s4cmd – 超级 S3 命令行工具，性能更加强劲。</p>
<p>you-get – 一个 YouTube/Youku/Niconico 视频下载器，使用 Python3 编写。</p>
<p>youtube-dl – 一个小巧的命令行程序，用来下载 YouTube 视频。</p>
<p>-------------------------------------</p>
<p>图像处理用来操作图像的库.</p>
<p>pillow – Pillow 是一个更加易用版的 PIL。</p>
<p>hmap – 图像直方图映射。</p>
<p>imgSeek – 一个使用视觉相似性搜索一组图片集合的项目。</p>
<p>nude.py – 裸体检测。</p>
<p>pyBarcode – 不借助 PIL 库在 Python 程序中生成条形码。</p>
<p>pygram – 类似 Instagram 的图像滤镜。</p>
<p>python-qrcode – 一个纯 Python 实现的二维码生成器。</p>
<p>Quads – 基于四叉树的计算机艺术。</p>
<p>scikit-image – 一个用于（科学）图像处理的 Python 库。</p>
<p>thumbor – 一个小型图像服务，具有剪裁，尺寸重设和翻转功能。</p>
<p>wand – MagickWand的Python 绑定。</p>
<p>MagickWand 是 ImageMagick的 C API 。</p>
<p>-------------------------------------</p>
<p></p>
<p>OCR光学字符识别库。</p>
<p>pyocr – Tesseract 和 Cuneiform 的一个封装(wrapper)。</p>
<p>pytesseract – Google Tesseract OCR 的另一个封装(wrapper)。</p>
<p>python-tesseract – Google Tesseract OCR 的一个包装类。</p>
<p></p>
<p>音频用来操作音频的库</p>
<p>-------------------------------------</p>
<p>audiolazy -Python 的数字信号处理包。</p>
<p>audioread – 交叉库 (GStreamer + Core Audio + MAD + FFmpeg) 音频解码。</p>
<p>beets – 一个音乐库管理工具及 MusicBrainz 标签添加工具</p>
<p>dejavu – 音频指纹提取和识别 django-elastic-transcoder – Django + Amazon Elastic Transcoder。</p>
<p>eyeD3 – 一个用来操作音频文件的工具，具体来讲就是包含 ID3 元信息的 MP3 文件。</p>
<p>id3reader – 一个用来读取 MP3 元数据的 Python 模块。</p>
<p>m3u8 – 一个用来解析 m3u8 文件的模块。</p>
<p>mutagen – 一个用来处理音频元数据的 Python 模块。</p>
<p>pydub – 通过简单、简洁的高层接口来操作音频文件。</p>
<p>pyechonest – Echo Nest API 的 Python 客户端</p>
<p>talkbox – 一个用来处理演讲/信号的 Python 库</p>
<p>TimeSide – 开源 web 音频处理框架。</p>
<p>tinytag – 一个用来读取MP3, OGG, FLAC 以及 Wave 文件音乐元数据的库。</p>
<p>mingus – 一个高级音乐理论和曲谱包，支持 MIDI 文件和回放功能。 视频用来操作视频和GIF的库。</p>
<p>moviepy – 一个用来进行基于脚本的视频编辑模块，适用于多种格式，包括动图 GIFs。</p>
<p>scikit-video – SciPy 视频处理常用程序。 地理位置地理编码地址以及用来处理经纬度的库。</p>
<p>GeoDjango – 世界级地理图形 web 框架。</p>
<p>GeoIP – MaxMind GeoIP Legacy 数据库的 Python API。</p>
<p>geojson – GeoJSON 的 Python 绑定及工具。</p>
<p>geopy – Python 地址编码工具箱。</p>
<p>pygeoip – 纯 Python GeoIP API。</p>
<p>django-countries – 一个 Django 应用程序，提供用于表格的国家选择功能，国旗图标静态文件以及模型中的国家字段。</p>
<p>-------------------------------------</p>

</body>
</html>